GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ
SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GESTÃO - SEPLAG
INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE
TEXTO PARA DISCUSSÃO
Nº 58
A INFORMALIDADE E O DIFERENCIAL DE SALÁRIOS NO MERCADO DE
TRABALHO CEARENSE
Victor Hugo de Oliveira 1
Fortaleza-CE
Abril/2009
1
Mestre em Economia – CAEN/UFC. Analista de Políticas Públicas do IPECE.
Textos para Discussão do Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE)
GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ
Cid Ferreira Gomes – Governador
SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GESTÃO (SEPLAG)
Silvana Maria Parente Neiva Santos – Secretária
INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ (IPECE)
Eveline Barbosa Silva Carvalho – Diretor-Geral em exercício
Marcelo Ponte Barbosa – Diretor de Estudos Econômicos
Eveline Barbosa Silva Carvalho – Diretora de Estudos Sociais
A Série Textos para Discussão do Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica
do Ceará (IPECE) tem como objetivo a divulgação de trabalhos elaborados
pelos servidores do órgão, que possam contribuir para a discussão de
diversos temas de interesse do Estado do Ceará.
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3
IPECE/Texto para Discussão nº 58
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO
4
2
FATOS ESTILIZADOS SOBRE A INFORMALIDADE NO MERCADO
DE TRABALHO BRASILEIRO
5
3
BASE DE DADOS
7
4
MODELO ECONOMÉTRICO
10
5
RESULTADOS
13
6
CONSIDERAÇÕES FINAIS
22
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
24
APÊNDICE A
26
IPECE/Texto para Discussão nº 58
1
4
INTRODUÇÃO
A informalidade 2 ganhou espaço no mercado de trabalho brasileiro ao final da década de
oitenta e início da década de noventa. Diversos estudos têm sugerido que o forte crescimento
relativo do número de trabalhadores por conta própria e sem carteira assinada não é fruto de um
processo estritamente cíclico da economia (ULYSSEA, 2006). Ramos (2002, 2006) afirma que as
mudanças estruturais ocorridas no mercado de trabalho brasileiro na década de noventa tem sido
o grande responsável pela expansão da informalidade 3 .
No Estado do Ceará a informalidade atinge aproximadamente 54% da população ocupada
entre 25 e 57 anos de idade e que não mais freqüenta a escola para os anos entre 2002 e 2006.
Ou seja, mais da metade da população adulta ocupada dedicada inteiramente ao trabalho está
exercendo algum tipo de atividade sem carteira de trabalho assinada. Esse número representa o
peso da informalidade no mercado de trabalho cearense. Em geral, trabalhadores informais
apresentam salários menores do que trabalhadores formais. O Gráfico 1.1 apresenta a
distribuição dos valores do saláiro-hora entre trabalhadores formais e informais, sugerindo a
existência de diferencial de salário entre os mesmos no estado do Ceará.
Gráfico 1.1: Distribuição do Salário-Hora entre Trabalhadores Formais e Informais no Ceará
(2002-2006)
Fonte: Elaboração do Autor.
A literatura nacional traz um intenso debate sobre os diferenciais de salários entre
trabalhadores formais e informais, principalmente abordando a hipótese de segmentação no
mercado de trabalho. Segundo Uyssea (2006), a associação entre diferenciais de salários e a
2
Segundo Ulyssea (2006), não há um consenso a respeito do conceito de informalidade. No Brasil, a
legislação trabalhista exige que todos os trabalhadores assalariados possuam uma carteira de trabalho
assinada. Isso acabou por tornar o conceito de informalidade diretamente associado à posse ou não da
carteira de trabalho assinada. Diversos estudos têm considerado não somente os trabalhadores sem
carteira assinada como parte do segmento informal, mas também aqueles que trabalham por conta própria.
A justificativa seria a de que ambos não contribuem para a previdência social.
3
O autor ressalta que uma possível expansão de um setor intensivo em trabalho informal (setor de serviços)
e uma retração um setor mais intensivo em trabalho formal (indústria de transformação), já seriam
suficientes para gerar um significativo efeito composição no mercado de trabalho, que seria crucial para o
aumento da informalidade.
IPECE/Texto para Discussão nº 58
5
existência de segmentação se baseia na suposição de que os empregos formais são escassos ou
que existem barreiras à entrada no setor formal (tais como sindicatos, segregação racial e
discriminação por gênero). O autor ainda ressalta que um dos principais fatos estilizados mais
bem consolidados na literatura nacional é o de que trabalhadores formais apresentam maiores
médias salariais do que os informais, mesmo controlando por todas as características observáveis
e após controlar o viés de seleção.
Maloney (1999) sugere que esta associação entre diferenciais de salários e a hipótese de
segmentação não é adequada por envolver problemas relacionados às características não
observáveis do trabalhador e da própria ocupação, as quais podem afetar diretamente a escolha
do indivíduo em função das peculiaridades e benefícios distintos relacionados ao setor formal e
informal da economia. Esta hipótese é corroborada por estudos brasileiros recentes que têm
mostrado que o diferencial de salários entre trabalhadores formais e informais são bastante
influenciados pelas características não observáveis dos indivíduos, principalmente devido à
escolha entre ocupações formais e informais [Henley e Carneiro (2001), Menezes-Filho et alli.
(2004), Tannuri-Pianto e Pianto (2002)].
Portanto, o objetivo do presente estudo é analisar o diferencial de salários no mercado de
trabalho cearense em função do tipo de ocupação do indivíduo, levando em consideração o
possível viés de seleção associado à escolha entre o setor formal ou informal. Ademais, o estudo
se propõe a analisar o comportamento do retorno das variáveis explicativas ao longo da
distribuição de rendimentos e, para tanto, faz uso do método de regressões quantílicas. A
correção do viés de seleção em regressões quantílicas segue a metodologia desenvolvida por
Buchinsky (1998).
O presente estudo está assim estruturado: além dessa seção introdutória, a Seção 2
descreve, de maneira sucinta, os principais fatos estilizados sobre a informalidade no mercado de
trabalho brasileiro; a Seção 3 detalha a amostra de dados; a Seção 4 descreve o modelo
econométrico; a Seção 5 apresenta os resultados empíricos, seguida da conclusão na Seção 6.
2
FATOS ESTILIZADOS SOBRE A INFORMALIDADE NO MERCADO DE TRABALHO
BRASILEIRO
Segundo Ulyssea (2006), não há um consenso a respeito do conceito de informalidade. No
Brasil, a legislação trabalhista exige que todos os trabalhadores assalariados possuam uma
carteira de trabalho assinada. Isso acabou por tornar o conceito de informalidade diretamente
associado à posse ou não da carteira de trabalho assinada. Diversos estudos têm considerado
não somente os trabalhadores sem carteira assinada como parte do segmento informal, mas
também aqueles que trabalham por conta própria. A justificativa seria a de que ambos não
contribuem para a previdência social.
Camargo (1998) afirma que do ponto de vista macroeconômico, a abertura comercial e a
estabilização dos preços apresentaram reflexos direto no desempenho do mercado de trabalho
nacional na década de noventa. O autor argumenta que a abertura comercial combinada com uma
IPECE/Texto para Discussão nº 58
6
valorização cambial induziu a competitividade no setor industrial, o qual passou a importar
maquinas e equipamentos gerando um forte processo de transferência tecnológica. Essa
tecnologia introduzida na indústria de transformação passou a exigir mais qualificação dos
trabalhadores, os quais, impossibilitados de se requalificarem, passaram a ofertar mão-de-obra no
setor de serviços. Tal setor exigia menos mão-de-obra qualificada e estava pouco sujeito as fortes
e freqüentes mudanças tecnológicas. Muito provavelmente, a migração de mão-de-obra
desqualificada da indústria de transformação para o setor de serviços e comércio em busca de
melhores salários (em virtude da estabilização dos preços), gerou uma forte expansão do número
de atividades informais.
Do ponto de vista microeconômico, onde o comportamento do trabalhador no mercado de
trabalho se destaca, os resultados são ainda mais interessantes. Oliveira e Carvalho (2006)
analisaram a atividade de busca por emprego para os dados da Pesquisa de Padrão de Vida do
IBGE entre 1996 e 1997, e evidenciaram que indivíduos que buscavam por ocupações sem
carteira assinada apresentavam maior probabilidade de sair do estado de desemprego do que
indivíduos que buscavam por ocupações formais. As evidencias mostram que o salário reserva
dos indivíduos que realizaram a busca por ocupações sem carteira assinada era substancialmente
menor do que os trabalhadores que buscavam por ocupações com carteira assinada, o que
poderia explicar tal situação. Além disso, os autores sugerem que uma maior taxa de oferta de
empregos no setor informal em relação ao setor formal, pode aumentar as chances dos indivíduos
que procuravam por ocupações sem carteira assinada de sair do estado de desemprego.
Como resultado de diversas comprovações empíricas, a literatura nacional apresenta
importantes fatos estilizados a respeito da informalidade no mercado de trabalho brasileiro.
Ulyssea (2006) sumariza os seguintes aspectos da informalidade no Brasil:
i.
Trabalhadores sem carteira de trabalho assinada apresentam, em média, menos anos
de estudo do que assalariados formais [Barros et al.(1993), Cacciamali e Fernandes
(1993), Fernandes (1996), Neri (2002), Tannuri-Pianto e Pianto (2002) e Soares
(2004)];
ii. O retorno da educação sobre os salários dos trabalhadores formais e informais não é
homogêneo entre indivíduos com diferentes níveis de escolaridade. Ou seja, nem
sempre trabalhadores com carteira assinada tem um retorno da educação maior do
que os trabalhadores sem carteira [Carneiro e Henley (2001); Tannuri-Pianto e Pianto
(2002)]
iii. O retorno à experiência decresce com a escolaridade do indivíduo tanto para
trabalhadores formais quanto informais. Para os homens, o retorno à experiência é
maior para trabalhadores formais. Enquanto para as mulheres, este mesmo retorno é
maior para trabalhadores informais [Kassouf (1998)];
iv. A probabilidade de um determinado indivíduo ser um trabalhador sem carteira assinada
decresce com o grau de escolaridade do mesmo e apresenta uma relação quadrática
IPECE/Texto para Discussão nº 58
7
em formato de U. Isto é, essa probabilidade decresce inicialmente para indivíduos com
baixa escolarização e aumenta para indivíduos com elevada escolarização [Fernandes
(1996)];
v. Trabalhadores do sexo feminino, brancos, sindicalizados, residentes em áreas urbanas
e trabalhando em grandes estabelecimentos (mais de dez empregados) apresentam
uma probabilidade menor de estarem situados no mercado de trabalho informal
[Carneiro e Henley (2001), Tannuri-Pianto e Pianto (2002)];
vi. A taxa de rotatividade de empregados assalariados é maior para trabalhadores
informais em relação aos formais [Amadeo et. al (2000)]. Além disso, a taxa de
permanência no emprego sem carteira assinada é significativamente menor do que a
registrada para ocupações formais [Curi e Menezes-Filho (2004)].
Vale salientar que muitos dos fatos estilizados listados nesta seção podem ser observados
a nível para a economia cearense, principalmente em relação ao diferencial de retorno em unção
da educação, experiência, e características naturais dos trabalhadores formais e informais.
3
BASE DE DADOS
A base de dados utilizada no presente estudo é a Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios. Restringindo-se apenas ao estado do Ceará, a base de dados compreende o período
entre 2002 e 2006. Esse corte se fez necessário em virtude de mudanças na classificação de
ocupações a partir de 2002 na PNAD. Na amostra foram considerados indivíduos de ambos os
gêneros com idade entre 25 e 57 anos 4 , os quais não mais freqüentam a escola e declararam a
renda do trabalho principal e o número de horas trabalhadas. Além disso, foram excluídos da
amostra aqueles indivíduos que se declararam funcionários públicos estatutários, militares,
trabalhadores por conta própria, empregadores e indivíduos que trabalharam para o próprio
consumo. Portanto, o presente estudo analisa os salários apenas dos indivíduos que declararam
ter ou não carteira de trabalho assinada. Abaixo, o Quadro 3.1 apresenta a lista de variáveis e
suas estatísticas descritivas.
A variável dependente do estudo é o logaritmo natural do salário-hora. Essa variável foi
obtida dividindo a renda do trabalho principal 5 pelo número de horas semanais trabalhadas
multiplicadas por 4, o qual corresponde ao número de semanas trabalhadas em um mês. Como
variáveis explicativas são utilizadas as variáveis clássicas utilizadas em equações salariais como
educação e experiência 6 , e as variáveis de características naturais como gênero, cor ou raça e
residência do indivíduo. Não obstante, duas outras variáveis são contempladas no presente
estudo, são elas: informalidade e sindicalização.
4
Esse corte segue Menezes Filho et al. (2004) como forma de reduzir a presença de aposentados na
amostra.
5
Vale ressaltar que o valor da renda do trabalho principal tem seu valor corrigido com base no INPC de
2006.
6
A variável de experiência foi construída da mesma forma como sugerido por Heckman et al (2000), EXP =
Idade – anos de estudo – 6.
8
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Quadro 3.1: Descrição das Variáveis e suas Estatísticas Descritivas
Variável
Descrição da Variável
Valores
Características da Ocupação
RTRB
Renda mensal do trabalho principal
1 – 17000 (R$)
Horas semanais habitualmente trabalhadas
HTRB
1 – 98 (Horas)
no trab. principal
1 = participa
Condição de participação no mercado de
PARTIC
trabalho
0 = não participa
1 = ocupado
OCUP
Situação de ocupação
0 = desocupado
1 = agrícola
2 = indústria
SETOR
Setor de ocupação
3 = construção
4 = comércio
5 = serviços
1 = informal
INFOR
Condição da ocupação
0 = formal
1 = sindicalizado
SIND
Sindicalização
0 = não sindicalizado
TENUR
Tempo de permanência no último emprego 0 – 564 meses
Características Individuais e do Domicílio
EDUC
Número de anos de estudos
0 - 15 anos
1 = feminino
FEM
Sexo feminino
0 = masculino
IDADE
Idade em anos completos
25 - 57 anos
1 = não branco
NBRC
Cor não branca (preta, parda e amarela)
0 = branca
1 = referência
2 = cônjuge
3 = filho
CFAM
Condição na família
4 = outro parente
5 = agregado
6 = pensionista
7 = emp. domést.
TFAM
Tamanho da família
1 – 16 pessoas
1 = RMF
RM
Região metropolitana
0 = interior
1 = Urbano
URB
Localização urbana ou rural do domicílio
0 = Rural
Fonte: Próprio Autor
N
Média
DP
16723
445.53
620.86
16773
43.46
12.77
28575
0.67
0.47
19113
0.88
0.33
15240
3.62
1.44
16782
0.49
0.50
19634
0.18
0.39
16781
69.15
81.44
28575
6.31
4.41
28577
0.56
0.50
28577
37.41
8.76
28576
0.68
0.47
28577
1.78
0.97
28360
3.90
1.56
28577
0.71
0.45
28577
0.91
0.29
A informalidade é caracterizada nesse estudo como indivíduos ocupados que não
possuem carteira de trabalho assinada. Como estamos tratando de oferta de trabalho, não há
necessidade de considerarmos os trabalhadores que trabalham como autônomos ou que
trabalham para o próprio consumo. Além disso, não foram considerados como formais aqueles
indivíduos que se enquadram como trabalhadores estatutários e militares, pois a lei trabalhista
que os regem difere significativamente da Consolidação das Leis do Trabalho (CLT), o que
poderia causar um viés amostral nos resultados do estudo
9
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Abaixo, a Tabela 3.1 mostra os valores médios das principais variáveis do presente estudo,
levando em consideração os decis da distribuição de rendimentos e o tipo de ocupação (formal ou
informal). Em geral, a informalidade é mais incidente nos quantis mais baixos da distribuição de
rendimentos. No 1º decil (Q1), a proporção de trabalhadores com ocupações informais é de 100%,
enquanto no 10º decil esta proporção cai para 30.6%. Além disso, o nível de escolaridade é maior
à medida que os decis da distribuição são maiores, diferentemente da experiência que é maior à
medida que os decis da distribuição são menores. Todavia, indivíduos do 1º decil possuem em
média 3 anos de estudo, enquanto aqueles indivíduos no10º decil possuem em média 12 anos de
estudo.
Tabela 3.1: Valore Médios das Variáveis por Decis da Distribuição de Rendimentos
DECIS
Variáveis
W/H
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8
Q9
Q10
0.03
0.55
1.04
1.42
1.70
2.02
2.50
3.31
5.14
17.76
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8
Q9
Q10
1.30
1.59
1.76
1.93
2.15
2.48
2.93
3.63
5.17
15.63
Q1
0.42
Q2
0.77
Q3
1.00
Q4
1.21
Q5
1.40
Q6
1.62
Q7
1.86
Q8
2.24
Q9
3.08
Q10
9.86
Fonte: Próprio Autor
EDUC
EXP
FEM
NBRC
TENURE
SIND
RM
AMOSTRA TOTAL
3.41
28.05
73.65% 67.33%
165.61
28.42% 20.35%
3.27
26.83
46.16% 72.63%
123.69
16.59% 33.41%
3.88
25.72
38.87% 71.95%
99.16
10.70% 49.33%
4.82
23.94
37.10% 71.85%
80.27
12.17% 61.83%
5.80
22.51
42.10% 71.11%
73.16
14.80% 69.68%
6.45
22.85
40.98% 69.45%
78.50
16.65% 71.74%
6.97
23.22
37.42% 66.72%
89.74
19.89% 75.81%
8.05
22.96
36.83% 63.39%
95.14
21.10% 78.21%
9.74
22.63
40.21% 57.25%
102.69
26.98% 79.96%
12.03
23.62
40.65% 46.66%
132.67
35.67% 85.91%
TRABALHADORES COM CARTEIRA ASSINADA (FORMAIS)
5.78
20.86
41.98% 70.71%
56.20
16.05% 74.30%
6.19
20.73
41.46% 72.41%
53.84
22.03% 74.56%
6.79
19.42
46.43% 69.35%
59.29
20.62% 77.19%
7.07
20.23
42.19% 71.75%
54.80
25.03% 80.10%
7.55
20.45
39.63% 67.13%
62.05
24.83% 82.98%
8.11
20.36
36.21% 70.06%
67.95
33.61% 87.69%
8.48
20.27
30.00% 65.70%
68.12
33.60% 88.49%
9.33
20.11
32.36% 60.26%
76.95
33.41% 88.28%
10.33
20.70
34.83% 55.63%
87.06
41.26% 90.34%
12.82
21.36
40.12% 44.97%
116.65
49.35% 89.47%
TRABALHADORES SEM CARTEIRA ASSINADA (INFORMAIS)
3.61
23.45
63.27% 74.20%
69.50
9.46%
42.38%
3.61
24.11
52.27% 73.74%
80.63
8.71%
40.00%
3.73
24.26
41.15% 73.83%
74.91
7.74%
46.07%
3.93
24.09
42.09% 71.90%
76.61
6.08%
52.80%
4.18
23.09
40.55% 74.01%
58.07
6.09%
64.18%
4.88
22.69
44.56% 73.02%
57.24
6.46%
66.33%
5.64
22.42
45.44% 71.85%
59.03
6.17%
68.10%
5.83
23.44
44.62% 69.41%
64.80
7.26%
70.37%
7.04
22.40
41.68% 69.46%
69.35
7.76%
73.97%
10.60
21.08
42.07% 53.01%
69.66
15.25% 75.77%
URB
INFORMAL
45.58%
67.16%
76.42%
85.10%
90.29%
90.30%
93.40%
94.35%
96.74%
98.40%
100.00%
98.05%
87.17%
59.26%
39.61%
36.12%
33.55%
29.63%
29.90%
30.66%
93.83%
94.70%
95.51%
93.80%
95.57%
97.63%
97.09%
96.95%
98.85%
99.41%
-
75.43%
75.71%
74.45%
78.59%
85.45%
87.53%
89.14%
90.93%
93.87%
96.06%
-
Observando os valores médios para trabalhadores formais e informais, claramente,
percebe-se a existência do diferencial de salário-hora em cada quantil da distribuição de
rendimentos em favor dos trabalhadores formais. Quanto ao nível educacional, o diferencial é de
aproximadamente 2 anos a mais de estudo em favor dos trabalhadores formais. Também,
observa-se que os trabalhadores formais se concentram mais nas áreas urbanas e região
metropolitana de Fortaleza do que os trabalhadores informais.
10
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Portanto, a Tabela 3.1 traz uma boa caracterização da distribuição dos valores médios
amostrais por decis da distribuição de rendimentos, sendo muito importante para a análise das
estimativas obtidas na seção que traz os resultados do modelo econométrico.
4
MODELO ECONOMÉTRICO
4.1
Modelo Empírico
O modelo empírico a ser estimado tem como base a equação de rendimentos proposta por
Mincer (1974). Essa equação estima os efeitos não somente das variáveis clássicas (escolaridade
e experiência), mas também de outras variáveis explicativas capazes de afetar salários, como as
características naturais dos indivíduos e do próprio mercado de trabalho. O modelo empírico é
descrito da seguinte forma:
ln wi = α + δ 1 ⋅ educi + δ 2 ⋅ exp i + δ 2 ⋅ exp i2 + z ′ρ + u i
(4.1)
De tal forma que wi é o salário-hora real 7 , educ i representa os anos de estudo (ou escolaridade
do indivíduo), exp i é a experiência (mensurada como a diferença entre a idade em anos
completos e a idade com a qual começou a trabalhar). O vetor de variáveis controles é
representado por z , o qual é composto pelas seguintes variáveis: femi que assume valor 1 para
indivíduos do sexo feminino e 0 para indivíduos do sexo masculino; nbrci que assume valor 1
para indivíduos de cor ou raça não branca e 0 para indivíduos de cor ou raça branca; rmi que
assume valor 1 para indivíduos que residem na região metropolitana e 0 para indivíduos que
residem no interior do estado; urbi que assume valor 1 para indivíduos que residem em áreas
urbanas e 0 para indivíduos que residem em áreas rurais; teni que representa a “tenure” ou
tempo de permanência no atual emprego em número de meses trabalhados; sin di que assumi
valor 1 para indivíduos vinculados à sindicatos, e 0 caso contrário; inf i que assume valor 1 para
indivíduos ocupados sem carteira de trabalho assinada, e 0 caso contrário.
A estratégia econométrica para estimar os efeitos do grau de informalidade sobre os
rendimentos dos trabalhadores baseia-se na utilização do modelo de regressões quantílicas
(MRQ). Essa técnica é particularmente útil para os objetivos do presente estudo por dois motivos:
i.
robustez em relação a valores extremos;
ii. possibilidade de estimar diferentes curvas de salários de acordo com os quantis da
distribuição.
Diferentemente do método de mínimos quadrados ordinários (MQO) que minimiza a soma
quadrada dos erros, o MRQ minimiza a soma absoluta do valor absoluto dos erros como solução
7
Os valores da renda do trabalho principal coletados na PNAD foram deflacionados pelo INPC, Base 2006
= 100.
11
IPECE/Texto para Discussão nº 58
alternativa para dois potenciais problemas econométricos em MQO 8 : erros não normais e
presença de outliers. Na realidade, o MRQ não impõe qualquer distribuição específica para o erro,
como é requerido em MQO. Por outro lado, o MQR exige apenas uma forma funcional linear para
os parâmetros do modelo. Assim, os estimadores provenientes do MRQ podem ser mais
eficientes que os estimadores obtidos por MQO.
Em relação ao item (ii), o MRQ gera suas estimativas tendo como referência a distribuição
condicional dos rendimentos, assumindo que as medianas dos salários são lineares com respeito
às covariáveis (considerando θ = 0.5 , para 0 < θ < 1 ). Utilizando esse mesmo procedimento para
os demais quantis da distribuição, é possível computar diversas curvas de salários. Em termos
práticos, é possível estimar impactos diferenciados do grau de informalidade sobre os salários de
acordo com o quantil da distribuição de salários.
O modelo de regressão quantílica pode ser escrito como:
ln wi = xi′β θ + uθi
, onde Quantθ [ln wi | xi ] = xi′β θ
(4.2)
Sendo que xi é o vetor de variáveis exógenas e βθ é o vetor de parâmetros a ser estimado. Além
disso, Quantθ [ln wi | xi ] , i = 1, K , n , representa o θ -ésimo quantil de ln (wi ) condicionado ao
vetor xi , onde θ ∈ (0,1) . O estimador da θ -ésima regressão quantílica é obtido como uma solução
do problema otimização da seguinte função objetivo:
⎧
⎫
mink ⎨ ∑ θ ln (wi − xi′β θ ) + ∑ (1 − θ ) ln (wi − xi′β θ ) ⎬
β ∈R
i: yi < xi′β
⎩i: yi ≥ xi′β
⎭
(4.3)
Esta função objetivo é a soma ponderada dos desvios absolutos. A equação (4.3) é comumente
escrita como:
mink ∑ ρθ [ln wi − xi′β (θ )]
β ∈R
(4.4)
i
De tal modo que ρθ (ε ) é uma função identificadora definida como:
⎧ θε , se ε ≥ 0
⎩(θ − 1)ε , se ε < 0
ρθ (ε ) = ⎨
(4.5)
Esse problema de otimização pode ser resolvido pelo método de programação linear, onde o erro
padrão é obtido pelo método de Bootstrap 9 .
8
A regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) baseia-se na média da distribuição condicional da
variável dependente. Como conseqüência, o MQO tende a superestimar os efeitos dos outliers sobre a
variável dependente. Além disso, o MQO assume necessariamente uma distribuição normal para o erro
aleatório, o que não acontece em regressões quantílicas.
9
Numa distribuição com observações independentes, mas não identicamente distribuídas, pares de
(ln wi , xi ) , i = 1,K, n , são retirados aleatoriamente de uma amostra original com reposição. Para cada
retirada realizada computa-se
βˆ n* (θ ) .
Realizando esse experimento B vezes, é possível produzir uma
matriz B, cuja matriz de covariâncias amostral é um estimador consistente da matriz de covariâncias
original. Para maiores detalhes ver Koenker e Hallock (2000, p.14)
12
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Corrigindo o Viés de Seleção
Heckman (1979) propôs uma metodologia para a correção do viés de seleção utilizando
modelos de escolha binária para estimar a probabilidade de o indivíduo participar do mercado de
trabalho. Tal procedimento é realizado em dois estágios: i) estima-se um modelo Probit 10 , onde a
variável dependente assume valor 1 para indivíduos que estão ocupados sem carteira de trabalho
assinada e 0 para indivíduos ocupados com carteira de trabalho assinada de acordo com a PNAD.
Em seguida obtém-se a razão inversa de Mills para cada ponto da amostra; ii) adicionar a razão
inversa de Mills, λ , como um regressor na equação de salários (4.1) e estimar via MQO.
Todavia, o segundo estágio do procedimento torna-se inviável em modelos de regressões
quantílicas pelo simples fato de que os quantis são partes de uma distribuição completa, a qual é
desconhecida. Buchinsky (1998) sugere uma sutil modificação no procedimento realizado por
Heckman (1974,1979). O procedimento é realizado considerando os mesmos dois estágios
mencionados anteriormente, porém o termo de correção a ser incluído na equação de salários é
um polinômio de terceira ordem e segundo grau da razão inversa de Mills, λ2 + λ + 1 . Desta
forma, a equação salarial a ser estimada é dada por:
ln wi = α + δ 1 ⋅ educ i + δ 2 ⋅ exp i + δ 3 ⋅ exp i2 + z ′ρ + ϕ1λi + ϕ 2 λi2 + u i
(4.6)
Desta forma, o vetor de parâmetros a ser estimado é β = (α , δ 1 , δ 2 , δ 3 , ϕ1 , ϕ 2 , ρ ) . A seção
seguinte apresenta os resultados das estimativas do vetor de parâmetros β . Esse procedimento
é utilizado por Tannuri-Pianto e Pianto (2002).
Mensurando o Diferencial de Salários
Segundo Loureiro (2003), a discriminação dentro de um grupo de indivíduos se observa
quando há tratamento diferenciado (seja por sexo, raça, origem, religião ou outro fator relevante)
entre indivíduos que possuem iguais níveis de produtividade. Os estudos seminais sobre
discriminação salarial no mercado de trabalho têm origem em Oaxaca (1973) e Blinder (1973).
Ambos atestam a existência de discriminação salarial em relação ao gênero e a cor ou raça no
mercado de trabalho.
A decomposição de Oaxaca-Blinder 11 consiste na estimação da equação de salários
separadamente para grupos de indivíduos, onde um destes grupos é tomado como norma. De
acordo com o propósito do presente estudo, toma-se w Ai e x Ai como sendo respectivamente o
10
Para maiores detalhes, ver Wooldridge (2002, p.560)
Segundo Santos e Ribeiro (2006), a decomposição de Oaxaca-Blinder possui limitações e uma delas é o
fato da decomposição se basear em médias condicionais. Pois não é possível identificar onde ocorre a
discriminação ao longo da distribuição de salários, ou seja, se a discriminação ocorre somente para
indivíduos com baixos ou altos salários. Todavia, tal método se encaixa perfeitamente nos objetivos do
estudo, pois ele estimará o diferencial de salários entre trabalhadores formais e informais ao longo da
distribuição de rendimentos.
11
13
IPECE/Texto para Discussão nº 58
salário-hora e o vetor de características do indivíduo pertencente ao grupo A. As equações de
salário de reserva relativa aos grupos são dadas por:
ln w Ai = x ′Ai β Ai + ε Ai
ε Ai ~ N (0, σ A2 )
ln wBi = x ′Bi β Bi + ε Bi
ε Bi ~ N (0, σ
2
B
(4.7)
)
De tal modo que o vetor de β são semi-elasticidades correspondentes às variáveis explicativas
em ambos os modelos. A decomposição é dada pela diferença entre os valores médios estimados
do salário-hora, tomando o grupo A como referência, R = ln w A − ln wB . No caso do presente
estudo, os trabalhadores formais são assumidos como o grupo de referência.
(
)
(
′
′
ln w A − ln wB = ( x A − x B ) βˆ A + x A′ βˆ A − βˆ B + ( x A − x B ) βˆ A − βˆ B
O primeiro termo,
(x A − x B )′ βˆ A ,
)
(4.8)
da decomposição representa o diferencial de dotações
entre os grupos de trabalhadores formais e informais, ou seja, é a componente explicada do
(
)
diferencial de salário tais grupos. Por outro lado, o segundo termo, x A′ βˆ A − βˆ B , representa a
componente não explicada do diferencial de salários entre os grupos A e B, a qual se atribui a
fonte da discriminação salarial à informalidade. Já o terceiro termo é a interação entre o primeiro e
o segundo termo da equação (4.8).
De acordo com o Gráfico 1.1, esperamos que o diferencial total de salários estimado se
mostre significante ao longo da distribuição de rendimentos, principalmente em função do
diferencial de dotações entre trabalhadores formais e informais, como sugerido pela Tabela 3.1.
Já a significância do diferencial de coeficientes estimados para indivíduos com mesmas dotações
poderá nos indicar a presença de discriminação salarial em função da informalidade da ocupação,
indicando a presença de segmentação no mercado de trabalho mesmo incorporando o viés de
escolha dos indivíduos em relação ao tipo de ocupação.
5.
RESULTADOS
5.1
Resultados do Modelo Probit
Antes de analisarmos os resultados das regressões quantílicas, analisaremos o modelo
Probit que estimou os determinantes da probabilidade do indivíduo ser um trabalhador informal.
Portanto, a variável dependente é discreta, assumindo valor 1 para indivíduos que estão ocupados
sem carteira de trabalho assinada (trabalhador informal), e 0 para indivíduos ocupados com
carteira de trabalho assinada (trabalhador formal). A Tabela 5.1 também disponibiliza os efeitos
marginais estimados para cada variável explicativa.
A variável de renda familiar é uma variável discreta que assume valores de 1 a 10,
correspondendo a cada decil da distribuição da renda familiar (exclusive a renda de todas as
fontes do indivíduo). A Tabela 5.1 mostra que para indivíduos que pertencem de famílias mais
pobres (dos quantis mais baixo da distribuição da renda familiar) maiores são as chances de tais
14
IPECE/Texto para Discussão nº 58
trabalhadores estarem ocupados em atividades sem carteira assinada (ou informais). Neste caso,
o aumento da renda familiar capaz de mudar em um decil a posição da família na distribuição,
reduz em 0.4% a probabilidade de o indivíduo ocupar uma atividade informal (ver efeito marginal
estimado).
Tabela 5.1: Estimativas dos Parâmetros do Modelo Probit
Variável Dependente: Trabalhador Informal
Variáveis Explicativas
Intercepto
Renda Familiar
Educação
Educação²
Idade
Idade² (x 100)
Feminino
Não Branco
Chefe de Família
Cônjuge
Tenure (x 100)
Sindicalizado
Agricultura
Indústria
Construção Civil
Serviços
RMF
Urbano
Log Likelihood
Teste LR
Pseudo R²
Observações
β
1.746
(0.000)
-0.010
(0.027)
-0.101
(0.000)
0.002
(0.002)
-0.036
(0.004)
0.052
(0.001)
0.335
(0.000)
-0.009
(0.718)
-0.245
(0.000)
-0.151
(0.000)
-0.121
(0.000)
-0.919
(0.000)
1.226
(0.000)
-0.302
(0.000)
0.528
(0.000)
0.469
(0.000)
-0.470
(0.000)
-0.223
(0.000)
-8701.23
5314.57
0.2339
16399
Efeito
Marginal
-0.004
-0.040
0.001
-0.014
0.021
0.133
-0.003
-0.098
-0.060
-0.048
-0.337
0.418
-0.119
0.205
0.185
-0.186
-0.089
* Entre parênteses os valores -P
Na Tabela 5.1 é possível perceber que a educação afeta a probabilidade do indivíduo ser
um trabalhador sem carteira de trabalho assinada. No entanto esse efeito é não linear, mais
precisamente assume uma forma de U (ver sinais dos coeficientes estimados das variáveis de
Educação e Educação²). Ou seja, a medida que os indivíduos acumulam mais anos de estudo, a
IPECE/Texto para Discussão nº 58
15
probabilidade destes indivíduos se tornarem trabalhadores informais diminui. Todavia, a
probabilidade de se tornarem trabalhadores informais aumenta para indivíduos com elevado nível
de educação. Não obstante, a idade também apresenta impacto sobre a probabilidade do
indivíduo ser um trabalhador sem carteira assinada, e segue uma forma não linear como
observado para a variável educação. Assim, para indivíduos jovens a probabilidade de se
tornarem trabalhadores informais diminui à medida que estes se tornam mais experientes.
Todavia, para indivíduos adultos a probabilidade de estes estarem ocupados em atividades sem
carteira assinada se torna cada vez maior à medida que acumulam mais experiência. Esses
resultados corroboram Fernandes (1996) que observou que a educação e a experiência afetam a
probabilidade do indivíduo se tornar um trabalhador informal, sendo que esta relação
determinística assume a forma de U.
Embora a característica individual de cor ou raça não exerça qualquer influência sobre a
probabilidade do indivíduo se tornar um trabalhador informal, a característica de gênero apresenta
efeito positivo e significante. O coeficiente estimado mostra que indivíduos do sexo feminino
apresentam um acréscimo de 33.5% na probabilidade de estarem ocupados informalmente do que
os homens. Todavia, indivíduos na posição de chefe de família e cônjuge apresentam efeito
negativo e significante. Desta forma, para indivíduos na posição de chefe de família a
probabilidade de estarem ocupados informalmente se reduz em 24.5%, enquanto para cônjuges a
probabilidade se reduz em 15.1%.
Outra variável importante é o tempo de permanência na atual ocupação, sendo o
coeficiente estimado negativo e significante. Porém o efeito é muito pequeno, pois para cada mês
adicional da ocupação atual a probabilidade do indivíduo estar ocupado em uma atividade informal
se reduz em aproximadamente 0.05%. Além disso, para os trabalhadores sindicalizados o efeito
desta característica afeta negativamente a probabilidade de ser um trabalhador informal. Ou seja,
na situação em que um trabalhador desligue de seu sindicato, a probabilidade deste se tornar
informal aumenta em 33.7% (ver efeito marginal estimado).
Entre os setores de atividade da economia, indivíduos que estão ocupados no setor
agrícola apresentam um acréscimo de 122% na probabilidade de estar exercendo uma atividade
sem carteira assinada. Em seguida, indivíduos que estão ocupados nos setores de construção
civil e serviços apresentam um acréscimo de 52.8% e 46.9%, respectivamente. Apenas indivíduos
ocupados no setor da indústria apresentam uma redução na probabilidade de estar exercendo
uma atividade sem carteira assinada, respectivamente -30.2%.
A localização geográfica também apresenta efeito negativo e significante sobre a
probabilidade do indivíduo estar exercendo uma atividade informal. A redução é de 47% para
indivíduos que residem na Região Metropolitana de Fortaleza. Já para aqueles que residem em
áreas urbanas, a redução é de 22.3%.
16
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Portanto, a partir dos coeficientes estimados pelo modelo Probit foi possível construir a
razão inversa de Mills, de tal maneira a tentar corrigir o viés de seleção em função da escolha do
indivíduo entre ocupações formais ou informais.
5.2
Resultados do Modelo de Regressões Quantílicas
Nesta subseção, os resultados econométricos são apresentados graficamente 12 . Desta
maneira, é possível observar o impacto de cada variável para os quantis especificados da
distribuição do logaritmo do salário-hora. As estimativas dos coeficientes e suas respectivas
estatísticas estão disponíveis no Apêndice. O Gráfico 5.1 apresenta o comportamento dos
coeficientes estimados para a amostra total bem como o intervalo de confiança.
Gráfico 5.1: Comportamento dos Coeficientes Estimados segundo os Quantis da
Distribuição dos Rendimentos (Salário-Hora) no Estado do Ceará
Experiência
Educação
0,18
Experiência ao Quadrado
0,06
0,0000
0,14
0,12
Coeficiente Estimado
Coeficiente Estimado
Coeficiente Estimado
0,16
0,04
0,02
-0,0002
-0,0004
-0,0006
0,10
Coef. Estimado
IC
Coef. Estimado
Sexo Feminino
-0,40
-0,10
-0,20
IC
Coef. Estimado
Área Urbana
0,0010
0,45
0,0005
Coeficiente Estimado
0,60
0,30
0,15
IC
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
Coef. Estimado
0,40
0,0000
IC
Sindicalizado
0,20
0,00
-0,20
-0,0010
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
Coef. Estimado
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
IC
Tenure
-0,0005
0,00
0,25
0,00
Coeficiente Estimado
Coef. Estimado
0,50
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
-0,30
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
-0,50
0,75
Coeficiente Estimado
-0,30
IC
Região Metropolitana
0,00
Coeficiente Estimado
Coeficiente Estimado
Coef. Estimado
IC
Não Brancos
-0,20
Coeficiente Estimado
-0,0008
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
0,00
Coef. Estimado
IC
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
0,08
Coef. Estimado
IC
No Gráfico 5.1 é possível observar que a educação apresenta efeito positivo e significante
sobre o salário-hora. No entanto, o retorno para cada ano adicional de estudo apresenta
comportamento diferenciado entre os quantis da distribuição do rendimento, apresentando valores
maiores para os quantis mais elevados. Ou seja, o retorno de um ano adicional de estudo é igual
12
Para obter maiores detalhes a respeito das estimativas, o Apêndice traz a tabela com os coeficientes
estimados.
IPECE/Texto para Discussão nº 58
17
a 11.4% para indivíduos que pertencem ao 5º quantil da distribuição, enquanto o retorno estimado
para aqueles que pertencem ao 95º quantil é de 15.5%. Esse comportamento do retorno da
educação para os quantis da distribuição indica um aprofundamento da desigualdade de renda,
visto que o retorno de um ano adicional de estudo é maior para os indivíduos mais ricos em
relação aos mais pobres. Todavia, esse é um resultado que devemos analisá-lo com cautela, pois
muito provavelmente indivíduos mais ricos investiram mais em educação no passado e, por isso, o
maior retorno de um ano adicional pode estar associado a uma maior média de anos de estudo
(ver Tabela 3.1).
A experiência e seu termo quadrático se mostraram significantes para todos os quantis da
distribuição. Assim como observado para o retorno da educação, a experiência apresenta um
retorno salarial maior para os indivíduos dos quantis mais elevados da distribuição. Para cada ano
adicional de experiência, o indivíduo pertencente ao 5º quantil tem um retorno de 2% no seu
salário, enquanto o indivíduo do 95º quantil tem um retorno de 5.1%.
Observando as características de gênero e cor/raça, observamos que o impacto de ambas
variáveis se mostra negativo e significante para qualquer quantil especificado. No entanto, a
condição de feminina impõe uma perda salarial maior para o indivíduo do que a condição de não
branco. Além disso, a perda salarial em função da característica feminina é maior nos quantis
mais baixos da distribuição, enquanto a perda salarial em função da característica de cor/raça é
maior nos quantis mais elevados da distribuição. Ou seja, é possível que a discriminação salarial
em relação ao gênero seja mais forte entre os indivíduos mais pobres, e em relação à cor/raça tal
discriminação passa a ser mais forte entre os indivíduos mais ricos. A redução no salário-hora é
de aproximadamente 40.4% para as mulheres e 7.2% para os indivíduos não brancos que
pertencem ao 5º quantil, enquanto essa redução é de 31.9% para as mulheres e 16.9% para os
indivíduos não brancos no 95º quantil da distribuição.
Outro resultado relevante desse modelo é o de que indivíduos que vivem na região
Metropolitana de Fortaleza apresentam maiores ganhos salariais em relação aqueles que residem
no interior do Estado. Além disso, o retorno salarial em virtude da localização na RMF é maior
para os indivíduos no quantis mais baixos da distribuição de salários, onde o acréscimo varia de
aproximadamente 18.3% para indivíduos do 95º quantil e 63.2% para indivíduos do 5º quantil.
Para os indivíduos que vivem em áreas urbanas é possível observar um acréscimo no salário-hora
em relação aqueles que vivem em áreas rurais. Não obstante, o retorno de residir em áreas
urbanas é maior para indivíduos dos quantis mais baixos da distribuição e menor para aqueles
que pertencem aos quantis mais elevados (pro exemplo, o retorno é de 40.7% para o 5º quantil e
21.8% para o 95º quantil). Desta forma, esse resultado pode estar associado ao fato de indivíduos
que residem em áreas rurais e/ou do interior do estado buscar melhores condições de ocupação e
renda em áreas urbanas ou na região metropolitana de Fortaleza, principalmente indivíduos que
fazem parte das classes mais pobres da população em função do elevado retorno registrado para
essas variáveis.
IPECE/Texto para Discussão nº 58
18
O Gráfico 5.1 mostra, também, que o tempo de permanência na atual ocupação traz um
retorno positivo sobre o salário dos indivíduos, embora a magnitude desse retorno seja bem
inferior ao das demais variáveis. Todavia, indivíduos que pertencem aos quantis mais elevados da
distribuição possuem maiores retornos para cada mês adicional que permanecem na ocupação
atual. Além disso, observou-se que indivíduos que possuem vínculo com sindicatos apresentam
retorno positivo sobre o rendimento. Este é um resultado esperado em função do papel exercido
pelos sindicatos. Todavia, é importante ressaltar que este retorno sobre o salário é maior para os
indivíduos que pertencem aos quantis mais baixos da distribuição. Muito provavelmente, o baixo
poder de barganha 13 faz com que haja uma maior sindicalização da classe trabalhadora mais
pobre em busca da proteção dos seus direitos trabalhistas e da manutenção do valor real de seus
salários.
Antes de analisarmos os coeficientes estimados da equação de salários separadamente
para o setor formal e informal no mercado de trabalho cearense, torna-se importante comentar o
comportamento do viés de seleção. Os coeficientes estimados não se mostraram estatisticamente
significante nos quantis mais baixo da distribuição (do 5º ao 25º quantil). Esse resultado indica
que indivíduos para os quantis mais baixos da distribuição de rendimentos no mercado de
trabalho cearense, os salários não sofrem qualquer influência proveniente do viés de seleção. Ou
seja, o salário é explicado somente pelas características observáveis dos indivíduos.
Possivelmente, o diferencial de salário entre trabalhadores formais e informais será proveniente
da segmentação do mercado de trabalho cearense.
Por outro lado, o sinal do coeficiente passa a ser negativo e significante nos quantis mais
elevado da distribuição de salários (do 50º ao 90º quantil, exceto no 95º quantil), indicando que
tais indivíduos obtêm menores rendimentos provenientes do trabalho informal do que o esperado
em virtude de suas características observáveis. Contudo, tais trabalhadores escolhem o setor
informal da economia cearense em virtude de determinados benefícios que são inexistentes no
setor formal (por exemplo, renda não tributável), como argumenta Tannuri-Pianto e Pianto (2002).
Desta forma, o salário dos indivíduos nas classes de renda mais elevadas sofrem influencia não
somente das características observáveis, mas também da escolha entre as ocupações formais ou
informais.
Quando estimamos a equação de salários separadamente entre indivíduos com ocupações
formais e informais, os resultados são ainda mais reveladores. Para tanto, o Gráfico 5.2 apresenta
os coeficientes estimados separadamente, controlando o problema do viés de seleção. Por
exemplo, nos quantis mais baixos da distribuição de salários, o retorno de um ano adicional de
estudo é maior para os trabalhadores informais em relação aos formais. Enquanto nos quantis
mais elevados da distribuição esta situação se inverte. Acima do 30º quantil.
13
Tais conclusões corroboram o descrito no estudo seminal de Becker (1983) “A Theory of Competition
Among Pressure Groups for Political Influence” que afirma que as conquistas dependem da eficiência em
exercer pressão de cada grupo de interesse e que os governos corrigem as falhas de mercado favorecendo
aos grupos politicamente organizados e fortes.
19
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Gráfico 5.2: Comportamento dos Coeficientes Estimados por Regressões Quantílicas
Simultâneas para Trabalhadores Formais e Informais
INFORMAL
0,00000
-0,00025
q5
q10
q15
q20
q25
q30
q35
q40
q45
q50
q55
q60
q65
q70
q75
q80
q85
q90
q95
q95
q90
q85
q80
q75
q70
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
FORMAL
Sexo Feminino
Experiência ao Quadrado
-0,00050
q5
q95
q90
q85
q80
q75
q70
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
0,00
q20
0,00
q5
0,01
q15
0,04
FORMAL
Coeficiente Estimado
0,02
q20
0,08
0,00025
0,03
q15
Coeficiente Estimado
0,12
0,00
Experiência
0,04
q10
Educação
q10
Coeficiente Estimado
0,16
INFORMAL
FORMAL
Não Brancos
0,00
0,30
INFORMAL
Região Metropolitana
-0,20
-0,30
-0,05
Coeficiente Estimado
Coeficiente Estimado
Coeficiente Estimado
-0,10
-0,10
0,20
0,10
-0,15
-0,40
q85
q90
q95
q80
q75
q70
q95
FORMAL
0,35
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
q20
q5
q15
q10
q90
q95
q85
q80
q70
q75
INFORMAL
Tenure
q90
FORMAL
0,0020
q65
q55
q60
q50
q45
q35
q40
q30
q25
q15
q20
q5
q10
q95
q90
q85
q80
q75
q70
INFORMAL
Área Urbana
INFORMAL
Sindicalizado
0,30
0,20
0,15
0,10
0,05
Coeficiente Estimado
0,0015
Coeficiente Estimado
0,0010
0,0005
0,25
0,20
0,15
0,10
0,0000
0,00
0,05
FORMAL
INFORMAL
FORMAL
INFORMAL
FORMAL
q80
q75
q70
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
q20
q5
q15
0,00
q10
q95
q90
q85
q80
q75
q70
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
q20
q5
q15
-0,0005
q10
-0,05
q5
q10
q15
q20
q25
q30
q35
q40
q45
q50
q55
q60
q65
q70
q75
q80
q85
q90
q95
Coeficiente Estimado
0,00
q85
FORMAL
0,25
q65
q60
q55
q50
q45
q40
q35
q30
q25
q20
q15
q5
-0,20
q10
-0,50
INFORMAL
Por outro lado, como o diferencial do retorno de um ano adicional de estudo é positivo em
favor dos indivíduos com ocupações formais nos quantis mais elevados da distribuição, o que
sugere que indivíduos com elevada escolarização nos quantis mais elevados da distribuição,
possuem um grande estímulo a preferirem ocupações formais em detrimento a ocupações
informais.
O diferencial de entre as estimativas do retorno da experiência para trabalhadores formais
e informais apresenta um comportamento muito parecido com aquele observado para o retorno da
educação. Claramente, o retorno da experiência é maior para os trabalhadores informais em
relação
aos
formais
apenas
nos
quantis
inferiores
da
distribuição
de
rendimentos,
respectivamente até o 25º quantil. Para quantis acima do 25º, o diferencial de retorno se torna
cada vez maior beneficiando os trabalhadores formais.
Quando se observa o comportamento do diferencial de retorno salarial em função das
características de gênero e cor ou raça, os trabalhadores formais do sexo feminino e não brancos
apresentam perdas salariais de maneira distinta como já ressaltado no Gráfico 5.1. Para a
IPECE/Texto para Discussão nº 58
20
característica de gênero, as mulheres ocupadas formalmente apresentam uma perda salarial
menor do que aquelas ocupadas informalmente nos quantis mais baixos da distribuição. Esse
resultado indica que as mulheres ocupadas formalmente são passíveis de maior discriminação
nas classes mais elevadas de rendimento, enquanto as mulheres ocupadas informalmente são
passíveis de uma maior discriminação salarial nas classes mais baixas de rendimento. Em relação
à cor ou raça, a perda salarial é maior para indivíduos não brancos ocupados formalmente em
relação os ocupados informalmente. O diferencial de retorno se amplia, mostrando que nos
quantis mais elevados da distribuição de rendimentos os trabalhadores não brancos ocupados
formalmente são passíveis de maior discriminação salarial do que os trabalhadores não brancos
ocupados informalmente.
Outro resultado importante é que trabalhadores informais apresentam maiores ganhos
salariais do que trabalhadores formais, pelo fato de residirem na região metropolitana. Além disso,
o retorno salarial de residir na RMF para trabalhadores informais é maior nas classes mais baixas
da distribuição de rendimentos. Também, os trabalhadores informais apresentam maiores ganhos
salariais em função de residirem em áreas urbanas do que trabalhadores formais. Desta maneira,
residir em áreas urbanas e na região metropolitana de Fortaleza proporciona maior ganho salarial
para trabalhadores informais, principalmente para aqueles que possuem baixos rendimentos.
A “tenure” ou o tempo de permanência na atual ocupação proporciona maior ganho salarial
para trabalhadores formais em relação aos informais, para qualquer quantil da distribuição de
rendimentos. Em relação à sindicalização, os trabalhadores formais sindicalizados apresentam um
maior ganho salarial do que os trabalhadores informais sindicalizados, onde o diferencial de
retorno se amplia para os quantis mais elevados da distribuição, de maneira semelhante ao
comportamento do retorno salarial do tempo de permanência no atual emprego.
Finalmente, o comportamento do retorno dos coeficientes estimados da equação de
salários para trabalhadores formais e informais sugerem a existência de diferencial salarial em
função das dotações de ambos os grupos de trabalhadores. Para certificarmos desta hipótese, a
sucessão seguinte apresenta os diferenciais de salários estimados para os quantis da distribuição
de rendimentos em função do tipo de ocupação.
5.3
Estimação do Diferencial de Salários em Função do Tipo de Ocupação
Nesta subseção, os diferenciais salariais estimados por quantil da distribuição estão são
apresentados graficamente, estando os valores estimados disponíveis no Apêndice A. Vale
salientar que o grupo de referência é aquele que se refere aos trabalhadores formais. Desta
maneira, caso o valor estimado seja positivo o diferencial salarial será em favor dos trabalhadores
formais. Caso contrário, para estimativas negativas, o diferencial salarial será em favor dos
trabalhadores informais.
21
IPECE/Texto para Discussão nº 58
Gráfico 5.3: Estimativas do Diferencial de Salários por Quantis da Distribuição de
Rendimentos no Mercado de Trabalho Cearense
Diferencial Total de Salários
Diferencial Salarial - Características Observáveis
1.20
0.80
Diferencial Estimado
Diferencial Estimado
1.00
0.80
0.60
0.60
0.40
0.40
Diferencial Total Estimado
IC
Diferencial de Dotações Estimado
Diferencial Salarial - Características Não Observáveis
Q90
Q95
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q5
Q10
Q85
Q90
Q95
Q75
Q80
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
0.20
Q5
Q10
Q15
0.20
IC
Diferencial Salarial - Características Não Observáveis
1.00
0.00
Diferencial Estimado
Diferencial Estimado
0.80
0.60
0.40
-0.20
0.20
Diferencial de Coeficientes Estimados
IC
Interação Estimada
Q90
Q95
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q5
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q85
Q90
Q95
Q75
Q80
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
-0.40
Q5
Q10
Q15
0.00
IC
O diferencial total de salários se mostrou positivo e significante para todos os quantis da
distribuição de rendimentos. Desta forma, o diferencial de salários se mostra a favor dos
trabalhadores formais. Todavia, esse diferencial de salários é decrescente à medida que os
quantis da distribuição de salários são maiores. Assim, foi possível observar que no 5º quantil da
distribuição, os trabalhadores formais chegavam a ganhar 96% a mais que os trabalhadores
informais. Enquanto no 95º quantil, os trabalhadores formais chegavam a ganhar apenas 44.6% a
mais que trabalhadores informais.
Por outro lado, o diferencial de dotações ou de características observáveis (educação,
experiência e etc.) se mostra crescentes ao longo da distribuição de rendimentos. Ou seja, nas
classes de renda mais elevada o diferencial de dotações apresenta um maior impacto sobre o
diferencial total de salários do que nas classes de renda mais baixas. Já o diferencial de
coeficientes explica inteiramente o comportamento do diferencial total de salários ao longo da
distribuição de rendimentos. Em outras palavras, a discriminação salarial em função da
informalidade da ocupação explica fortemente o diferencial de salários entre trabalhadores formais
e informais. No Gráfico 5.3, nota-se que se o impacto do diferencial de coeficientes é pequeno nos
IPECE/Texto para Discussão nº 58
22
quantis mais elevados da distribuição, o diferencial de salários também será relativamente baixo,
e o contrário se verifica para os quantis mais baixos.
Portanto, mesmo controlando o viés de seletividade em função da escolha dos indivíduos
entre ocupações formais e informais e o diferencial de dotações individuais, a discriminação
salarial entre ocupações formais e informais existe no mercado de trabalho cearense. Logo, este
resultado corrobora a hipótese de segmentação no mercado de trabalho cearense.
6
Considerações Finais
O presente estudo analisou o diferencial de salários entre trabalhadores formais e
informais ao longo da distribuição de rendimentos no mercado de trabalho cearense, levando-se
em consideração o viés de seleção causado pela escolha dos indivíduos em relação ao tipo de
ocupação. Os dois principais resultados deste estudo dizem que existe discriminação salarial em
função da informalidade da ocupação do indivíduo mesmo controlando o viés de escolha, o qual
se mostrou significante apenas para as classes de renda mais alta. Isso indica que existe
segmentação do mercado de trabalho cearense, embora os indivíduos das classes de renda mais
elevada exerçam o poder de escolha entre os tipos de ocupação. Ou seja, para as classes de
renda mais baixas a segmentação do mercado de trabalho cearense parece ser total, enquanto
para as classes de renda mais elevada essa segmentação é parcial. Esse resultado corrobora o
estudo de Tannuri-Pianto e Pianto (2002) para todo Brasil.
No modelo de escolha discreta foi possível observar que a educação e a experiência
afetam a probabilidade do indivíduo ser um trabalhador informal de maneira não linear, assumindo
uma forma de U semelhante às evidências empíricas encontradas por Fernandes (1996). Além
disso, foi possível observar que trabalhadores ocupados no setor industrial apresentam uma
redução da probabilidade de estarem exercendo alguma atividade sem carteira de trabalho
assinada. Por outro lado, o setor agrícola, construção civil e serviços aumentam as chances dos
indivíduos estarem ocupados informalmente. Também, indivíduos que pertencem a famílias de
classes de renda mais baixas apresentam um acréscimo na probabilidade de estarem ocupados
informalmente.
Ao estimar a equação de salários controlando o viés de seleção, observamos que a
educação afeta positivamente os salários e de maneira crescente em relação aos quantis da
distribuição. Os trabalhadores formais apresentam maior retorno pelo ano adicional de estudo na
maioria dos quantis da distribuição, exceto nos quantis mais baixos onde os trabalhadores
informais apresentam maior retorno. Ou seja, o retorno da educação sobre os salários não se
comporta de maneira homogênea ao longo da distribuição de rendimentos. Além disso, a
experiência exerce efeito não linear sobre os salários, mas com um impacto maior nas classes de
renda mais elevada e para trabalhadores formais. Esses são alguns dos resultados que dão
suporte ao diferencial de dotações em favor de trabalhadores formais. No entanto, o diferencial
IPECE/Texto para Discussão nº 58
23
total de salários é fortemente explicado pelas características não observáveis, que indicam a
existência de discriminação salarial em função da informalidade da ocupação.
Embora muito dos resultados tenham sido evidenciados a nível nacional, torna-se
importante a realização de estudos a nível estadual em virtude da heterogeneidade entre os
mercados de trabalho regionais. Desta forma, o presente estudo contribuiu para entender melhor
o mercado de trabalho cearense, analisando os efeitos da informalidade sobre o diferencial de
salários.
IPECE/Texto para Discussão nº 58
24
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26
IPECE/Texto para Discussão nº 58
APÊNDICE A
TABELA A.1: Parâmetros Estimados via Regressões Quantílicas
Variável Dependente: Log. Natural do Salário-Hora
Quantis da Distribuição de Rendimentos para Amostra
Variáveis
Total
Explicativas
Q5
Q10
Q25
Q50
Q75
Q90
Q95
Intercepto
Educação
Experiência
Experiência²
Feminino
Não Branco
Tenure
Sindicalizado
RMF
Urbano
λ
-2.101
(0.000
)
0.114
(0.000
)
0.020
(0.000
)
-0.027
(0.001
)
-0.404
(0.000
)
-0.072
(0.001
)
-0.043
(0.013
)
0.239
(0.000
)
0.632
(0.000
)
0.407
(0.000
)
-0.079
(0.385
)
-1.846
(0.000)
0.109
(0.000)
0.025
(0.000)
-0.032
(0.000)
-0.339
(0.000)
-0.064
(0.000)
-0.037
(0.010)
0.187
(0.000)
0.480
(0.000)
0.432
(0.000)
0.045
(0.579)
-1.270
(0.000
)
0.101
(0.000
)
0.027
(0.000
)
-0.034
(0.000
)
-0.284
(0.000
)
-0.069
(0.000
)
0.023
(0.001
)
0.122
(0.000
)
0.348
(0.000
)
0.357
(0.000
)
0.009
(0.857
)
-0.814
(0.000
)
0.109
(0.000
)
0.031
(0.000
)
-0.033
(0.000
)
-0.272
(0.000
)
-0.091
(0.000
)
0.051
(0.000
)
0.094
(0.000
)
0.258
(0.000
)
0.260
(0.000
)
-0.122
(0.000
)
-0.567
(0.000
)
0.127
(0.000
)
0.041
(0.000
)
-0.044
(0.000
)
-0.289
(0.000
)
-0.119
(0.000
)
0.063
(0.000
)
0.053
(0.039
)
0.240
(0.000
)
0.222
(0.000
)
-0.231
(0.000
)
-0.295
(0.000
)
0.143
(0.000
)
0.046
(0.000
)
-0.047
(0.000
)
-0.292
(0.000
)
-0.159
(0.000
)
0.056
(0.000
)
0.016
(0.593
)
0.208
(0.000
)
0.199
(0.000
)
-0.180
(0.030
)
-0.155
(0.124
)
0.156
(0.000
)
0.051
(0.000
)
-0.051
(0.000
)
-0.319
(0.000
)
-0.169
(0.000
)
0.051
(0.000
)
-0.008
(0.838
)
0.183
(0.000
)
0.218
(0.000
)
-0.106
(0.236
)
Quantis da Distribuição de Rendimentos para
Trabalhadores Ocupados Informalmente
Q5
Q10
Q25
Q50
Q75
Q90
Q95
-1.338
(0.000
)
0.083
(0.000
)
0.010
(0.410
)
0.001
(0.965
)
-0.440
(0.000
)
-0.018
(0.755
)
0.007
(0.785
)
0.156
(0.112
)
0.297
(0.001
)
0.252
(0.000
)
-0.587
(0.002
)
-1.081
(0.000
)
0.081
(0.000
)
0.015
(0.036
)
-0.007
(0.589
)
-0.409
(0.000
)
-0.052
(0.086
)
0.006
(0.712
)
0.018
(0.675
)
0.273
(0.000
)
0.194
(0.000
)
-0.423
(0.001
)
-0.655
(0.000
)
0.069
(0.000
)
0.012
(0.019
)
-0.004
(0.630
)
-0.298
(0.000
)
-0.026
(0.281
)
0.004
(0.724
)
0.030
(0.372
)
0.255
(0.000
)
0.093
(0.001
)
-0.135
(0.235
)
-0.350
(0.000
)
0.074
(0.000
)
0.013
(0.000
)
-0.006
(0.330
)
-0.250
(0.000
)
-0.033
(0.058
)
0.001
(0.962
)
0.072
(0.111
)
0.189
(0.000
)
0.118
(0.000
)
-0.110
(0.208
)
-0.179
(0.038
)
0.097
(0.000
)
0.017
(0.001
)
-0.010
(0.279
)
-0.269
(0.000
)
-0.043
(0.210
)
0.024
(0.010
)
0.074
(0.037
)
0.198
(0.000
)
0.166
(0.000
)
-0.189
(0.088
)
0.137
(0.281
)
0.119
(0.000
)
0.015
(0.050
)
-0.001
(0.906
)
-0.252
(0.000
)
-0.096
(0.002
)
0.047
(0.003
)
0.108
(0.138
)
0.203
(0.000
)
0.200
(0.000
)
-0.355
(0.008
)
0.182
(0.347
)
0.131
(0.000
)
0.021
(0.029
)
-0.012
(0.484
)
-0.272
(0.000
)
-0.066
(0.249
)
0.057
(0.003
)
0.114
(0.190
)
0.181
(0.000
)
0.257
(0.000
)
-0.371
(0.045
)
Quantis da Distribuição de Rendimentos para
Trabalhadores Ocupados Formalmente
Q5
Q10
Q25
Q50
Q75
Q90
Q95
-0.270
(0.001
)
0.036
(0.000
)
0.003
(0.596
)
0.002
(0.846
)
-0.051
(0.026
)
-0.029
(0.124
)
0.050
(0.000
)
0.043
(0.292
)
0.040
(0.080
)
0.066
(0.297
)
0.181
(0.034
)
-0.129
(0.050
)
0.040
(0.000
)
0.007
(0.059
)
-0.005
(0.463
)
-0.087
(0.000
)
-0.029
(0.023
)
0.070
(0.000
)
0.064
(0.043
)
0.088
(0.000
)
0.016
(0.693
)
0.030
(0.660
)
-0.058
(0.266
)
0.054
(0.000
)
0.012
(0.000
)
-0.011
(0.004
)
-0.136
(0.000
)
-0.042
(0.000
)
0.100
(0.000
)
0.128
(0.000
)
0.123
(0.000
)
0.040
(0.132
)
-0.142
(0.002
)
0.049
(0.437
)
0.082
(0.000
)
0.019
(0.000
)
-0.018
(0.000
)
-0.229
(0.000
)
-0.076
(0.000
)
0.143
(0.000
)
0.213
(0.000
)
0.180
(0.000
)
0.039
(0.165
)
-0.485
(0.000
)
0.143
(0.058
)
0.109
(0.000
)
0.030
(0.000
)
-0.031
(0.000
)
-0.318
(0.000
)
-0.133
(0.000
)
0.172
(0.000
)
0.220
(0.000
)
0.215
(0.000
)
0.056
(0.104
)
-0.701
(0.000
)
0.330
(0.001
)
0.143
(0.000
)
0.033
(0.000
)
-0.033
(0.000
)
-0.417
(0.000
)
-0.172
(0.000
)
0.190
(0.000
)
0.298
(0.000
)
0.190
(0.000
)
0.078
(0.099
)
-0.822
(0.000
)
0.439
(0.000
)
0.156
(0.000
)
0.034
(0.000
)
-0.030
(0.028
)
-0.429
(0.000
)
-0.193
(0.000
)
0.155
(0.000
)
0.285
(0.000
)
0.226
(0.000
)
0.035
(0.542
)
-0.772
(0.000
)
27
IPECE/Texto para Discussão nº 58
λ²
0.069 0.018 0.024 0.094 0.161 0.166 0.138 0.343 0.270 0.154 0.156 0.194 0.318 0.336 -0.041 0.003 0.041 0.147 0.237 0.254 0.251
(0.038
(0.269 (0.000 (0.000 (0.000 (0.000 (0.000 (0.000 (0.001 (0.000 (0.005 (0.000 (0.002 (0.175 (0.905 (0.035 (0.000 (0.000 (0.000 (0.000
(0.540)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
Pseudo R²
0.254
Observações
0.243
0.212
0.212
29001
0.264
0.296
0.289
0.105
0.114
0.121
0.105
7898
0.1868
0.259
0.284
0.082
0.082
0.113
0.082
8458
0.258
0.321
0.333
28
IPECE/Texto para Discussão nº 58
TABELA A.2: Diferencial de Salários Estimados via Decomposição de Oaxaca-Blinder
Diferencial de
Dotações
Diferencial de
Coeficientes
Quantis da
Distribuição dos
Rendimentos
Diferencial Total
ln w A − ln wB
(x A − x B )′ βˆ A
Q5
0.960
0.420
0.781
-0.241
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
Q10
Q15
Q20
Q25
Q30
Q35
Q40
Q45
Q50
Q55
Q60
Q65
Q70
Q75
Q80
Q85
Q90
Q95
(
x A′ βˆ A − βˆ B
)
Termo de Interação
(x A − xB )′ (βˆ A − βˆB )
0.790
0.379
0.622
-0.211
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.692
0.377
0.531
-0.215
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.624
0.371
0.460
-0.207
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.583
0.359
0.406
-0.182
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.544
0.360
0.363
-0.179
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.520
0.363
0.329
-0.172
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.506
0.379
0.307
-0.180
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.498
0.382
0.291
-0.175
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.492
0.383
0.280
-0.172
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.483
0.394
0.262
-0.172
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.481
0.407
0.241
-0.167
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.476
0.418
0.227
-0.170
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.480
0.426
0.215
-0.161
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.472
0.450
0.194
-0.172
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.454
0.504
0.155
-0.205
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.449
0.522
0.131
-0.203
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.450
0.568
0.110
-0.228
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.446
0.614
0.050
-0.218
(0.000)
(0.000)
(0.093)
(0.000)